Gestión de inventarios tecnológicos para una organización del mercado mediante modelos predilectos

Abstract

En el contexto actual, las organizaciones enfrentan el complejo reto de gestionar eficientemente sus activos tecnológicos. Para lograrlo, requieren herramientas capaces de centralizar la información, realizar seguimientos continuos y fundamentar la toma de decisiones en datos. Esta necesidad es crítica en las áreas de gestión TIC, donde la falta de mecanismos integrados ha dificultado históricamente el control, la actualización y la planificación estratégica de los recursos. Este trabajo de grado responde a esta problemática proponiendo un sistema basado en modelado de datos y análisis predictivo para clasificar y monitorear activos tecnológicos en cualquier entidad. La solución integra un modelo de regresión logística diseñado para identificar de manera oportuna y centralizada si los equipos necesitan mantenimiento. Esto no sólo optimiza los tiempos de decisión, sino que mejora la vida útil de los activos. Para su desarrollo, se utilizó la base de datos CORPOBOYACA, aplicando técnicas de machine learning a procesos que anteriormente exigían una cantidad significativa de trabajo manual. El objetivo principal del sistema es superar las limitaciones de los procesos manuales y descentralizados mediante una base de datos unificada que garantice la veracidad y trazabilidad de la información en tiempo real. Además, representa un aporte académico y práctico, combinando el análisis de datos con la administración tecnológica para fomentar una gestión institucional proactiva, sostenible y adaptable a los cambios del mercado.